一种基于微生物生长模型的水质监测与趋势预测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于微生物生长模型的水质检测与趋势预测方法，包括：S1、构建考虑净水器管道材质及管道长度的微生物生长模型；S2、根据净水器中液体当前状态，选择对应的微生物生长模型计算净水器中微生物量；S3、根据计算出的微生物量绘制对应的水中微生物生长趋势变化图像，实现水质监测与趋势预测。本发明专利技术方法计算出净水器内部的微生物趋势，主要目的是评估净水器内部微生物的数量，以确定净水器的卫生状况和水质安全性；这有助于及早发现净水器内部存在的微生物问题，并采取相应的措施，如更换滤芯、定期清洗、消毒等，以保证净水器的正常使用和水质安全。器的正常使用和水质安全。器的正常使用和水质安全。

【技术实现步骤摘要】
一种基于微生物生长模型的水质监测与趋势预测方法


[0001]本专利技术属于净水器
，具体涉及一种基于微生物生长模型的水质监测与趋势预测方法。

技术介绍

[0002]对于净水器内部微生物的计算，现在常用的方法是通过水样检测来进行分析：从净水器的出水口或者其他位置取水样，然后将水样送往实验室进行分析；这种取样的方法可能存在以下问题：
[0003]1、取样不够代表性：净水器内部微生物数量和种类受到很多因素的影响，如水源质量、滤芯种类、使用频率等；如果取样不够代表性，可能会导致计算结果与实际情况不符；
[0004]2、检测方法不够准确：微生物的检测方法有很多种，不同的方法具有不同的灵敏度和特异性；如果使用的检测方法不够准确，可能会导致计算结果有误；
[0005]3、检测标准不够统一：目前尚缺乏对净水器内部微生物数量和种类的统一检测标准，不同的检测机构和实验室可能采用不同的标准，导致计算结果的可比性不高；
[0006]4、数据分析不够完善：净水器内部微生物数据的分析需要考虑多个因素，如微生物数量、种类、环境因素等。如果数据分析不够完善，可能会导致计算结果的准确性和可靠性下降。

技术实现思路

[0007]针对现有技术中的上述不足，本专利技术提供的一种基于微生物生长模型的水质监测与趋势预测方法解决了现有的净水器中微生物量检测方法不准确，难以准确实现水质监测与趋势预测的问题。
[0008]为了达到上述专利技术目的，本专利技术采用的技术方案为：一种基于微生物生长模型的水质监测与趋势预测方法，包括以下步骤：
[0009]S1、构建考虑净水器管道材质及管道长度的微生物生长模型；
[0010]其中，微生物生长模型包括静止状态微生物生长模型和流动状态微生物生长模型；
[0011]S2、根据净水器中液体当前状态，选择对应的微生物生长模型计算净水器中微生物量；
[0012]S3、根据计算出的微生物量绘制对应的水中微生物生长趋势变化图像，实现水质监测与趋势预测。
[0013]进一步地，所述步骤S1中，静止状态微生物生长模型的表达式为：
[0014][0015]式中，N(t)为t时刻的微生物量，N0为净水器中初始微生物量，K为净水器中微生物
量最大值，r为微生物最大生长速率，α为净水器中管道材质对微生物生长的修正因子，β为净水器中管道长度对微生物生长的修正因子。
[0016]进一步地，所述步骤S1中，流动状态微生物生长模型的表达式为：
[0017][0018][0019]式中，X为流动状态下的微生物量，t为水流时间，D为水流速度，k为考虑净水器管道长度和管道材质的传质系数，S
in
为进入生物反应器的营养物质浓度，即净水TDS，S为营养物质浓度，即净水TDS，μ为微生物生长速率，Y为微生物生长的产物系数
[0020]进一步地，所述传质系数k为：
[0021][0022]式中，Sh为Sherwood数，以描述在不同管道材质中质量传递效率和速率，D为扩散系数，d为净水器管道直径，其中，p为Boltzmann常数，T为温度，π为圆周率，η为动力粘度，r'为分子半径。
[0023]进一步地，当净水器管道材质为PVC管时，Sh为：
[0024][0025]当净水器管道材质为不锈钢时，Sh为：
[0026]Sh＝0.023
×
Re
0.8
×
Sc
0.33
[0027]当净水器管道材质为PE管时，Sh为：
[0028][0029]式中，Re为Reynolds数，以判断流体流动的稳定性，Sc为流体的无量纲物性参数，L为净水器管道长度，d为净水器管道直径，其中，ρ为密进一步地，所述步骤S2中，当净水器中液体当前为静止状态时，净水器当前微生物量计算方法为：
[0030]S2A1、计算净水器当前温度下的微生最大生长速率r；
[0031]其中，微生物最大生长速率的拟合方程为：
[0032][0033]式中，r(T)为静止状态下，在温度T下的微生物生长速率，E
a
为活化能，R为气体常数；
[0034]S2A2、将微生最大生长速率r代入静止状态微生物生长模型，计算当前时刻的微生物量。
[0035]进一步地，所述步骤S2中，当净水器中液体当前状态为流动状态时，净水器当前微
生物量计算方法为：
[0036]S2B1、通过计算净水器当前流动状态下的微生物生长速率μ；
[0037]S2B2、根据微生物生长速率μ，计算
[0038]其中，μ(T)为流动状态下，在温度T下的微生物生长速率，E
a
为活化能，R为气体常数；
[0039]S2B3、将μ(T)代入中，并根据净水器管道材质及长度确定的传质系数，计算流动状态下动态变化的微生物量。
[0040]本专利技术的有益效果为：
[0041](1)更准确评估净水器内部微生物的数量：本专利技术方法可以对净水器内部微生物量进行更精确、更快速的评估，得到更可靠的数据，更准确地反映净水器的卫生状况和水质安全性。
[0042](2)提高对净水器内部微生物的监测效率：采用本专利技术方法可以快速、自动地对净水器内部微生物进行监测，降低人工取样和检测的时间和成本，提高水质监测效率。
[0043](3)提高净水器的维护和管理水平：通过本专利技术方法可以及时发现净水器内部存在的微生物问题，并采取相应的措施进行处理，提高净水器的维护和管理水平，保障饮用水安全，为研究水源污染和微生物传播提供有用的数据支持
[0044](4)通过本专利技术方法计算出净水器内部微生物的数量，可以为研究水源污染和微生物传播等问题提供有用的数据支持。
附图说明
[0045]图1为本专利技术提供的基于微生物生长模型的水质监测与趋势预测方法流程图。
具体实施方式
[0046]下面对本专利技术的具体实施方式进行描述，以便于本
的技术人员理解本专利技术，但应该清楚，本专利技术不限于具体实施方式的范围，对本
的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本专利技术的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本专利技术构思的专利技术创造均在保护之列。
[0047]本专利技术实施例提供了一种基于微生物生长模型的水质监测与趋势预测方法，如图1所示，包括以下步骤：
[0048]S1、构建考虑净水器管道材质及管道长度的微生物生长模型；
[0049]其中，微生物生长模型包括静止状态微生物生长模型和流动状态微生物生长模型；
[0050]S2、根据净水器中液体当前状态，选择对应的微生物生长模型计算净水器中微生物量；
[0051]S3、根据计算出的微生物量绘制对应的水中微生物生长趋势变化图像，实现水质
监测与趋势预测。
[0052]在本专利技术实施例的步骤S1中，基于Logistic模型构建静止状态下本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于微生物生长模型的水质监测与趋势预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、构建考虑净水器管道材质及管道长度的微生物生长模型；其中，微生物生长模型包括静止状态微生物生长模型和流动状态微生物生长模型；S2、根据净水器中液体当前状态，选择对应的微生物生长模型计算净水器中微生物量；S3、根据计算出的微生物量绘制对应的水中微生物生长趋势变化图像，实现水质监测与趋势预测。2.根据权利要求1所述的基于微生物生长模型的水质监测与趋势预测方法，其特征在于，所述步骤S1中，静止状态微生物生长模型的表达式为：式中，N(t)为t时刻的微生物量，N0为净水器中初始微生物量，K为净水器中微生物量最大值，r为微生物最大生长速率，α为净水器中管道材质对微生物生长的修正因子，β为净水器中管道长度对微生物生长的修正因子。3.根据权利要求1所述的基于微生物生长模型的水质监测与趋势预测方法，其特征在于，所述步骤S1中，流动状态微生物生长模型的表达式为：于，所述步骤S1中，流动状态微生物生长模型的表达式为：式中，X为流动状态下的微生物量，t为水流时间，D为水流速度，k为考虑净水器管道长度和管道材质的传质系数，S
in
为进入生物反应器的营养物质浓度，即净水TDS，S为营养物质浓度，即净水TDS，μ为微生物生长速率，Y为微生物生长的产物系数。4.根据权利要求3所述的基于微生物生长模型的水质监测与趋势预测方法，其特征在于，所述传质系数k为：式中，Sh为Sherwood数，以描述在不同管道材质中质量传递效率和速率，D为扩散系数，d为净水器管道直径，其中，p为Boltzmann常数，T为温度，π为圆周率，η为动力粘度，r'为分子半...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈耿，杨智程，赵雷，何东海，孔德伟，
申请(专利权)人：四川艾云境科技有限公司，
类型：发明
国别省市：